1. txt文件使用read_table() 2.csv文件使用read_csv() 3.csv文件的编码为gb2312或utf-8时,指定编码格式pd.read_csv(name, encoding='gb2312')可解决乱码问题。 4.如果编码格式为utf-8,则另存为txt文件,pd.read_table(name)不用指定编码格式,也可以解决乱码问题。
import pandas as pd df = pd.read_csv('your_file.csv', encoding='utf-8') 如果不确定编码格式,可以尝试不同的编码方式,直到找到正确的那个。 如果仍然出现乱码,尝试使用不同的编码格式读取: 如果使用一种编码格式读取文件时出现乱码,可以尝试使用其他编码格式。 例如,可以尝试gbk、gb2312、gb18030等编码...
)读⽂件。总结：1. txt⽂件使⽤read_table()2.csv⽂件使⽤read_csv()3.csv⽂件的编码为gb2312或utf-8时，指定编码格式pd.read_csv(name, encoding='gb2312')可解决乱码问题。4.如果编码格式为utf-8，则另存为txt⽂件，pd.read_table(name) 不⽤指定编码格式，也可以解决乱码问题。
mydata = pd.read_csv(u"例子.csv", encoding="gb2312")mydata = pd.read_csv(u"例子.csv", encoding="gb18030")值得注意的是，gbk、gb2312和gb18030都是GB2312的扩展，它们在处理不同类型的中文字符时具有不同的兼容性。选择合适的编码可以避免读取错误或乱码。总而言之，在Python2和Python3...
转变成 json 对象:return:"""ifself.file_path.endswith(".csv"):# citycode,列名称 data=pd.read_csv(self.file_path,encoding='gb2312',converters={'citycode':str})else:# citycode,列名称 data=pd.read_excel(self.file_path,encoding='gb2312',converters={'citycode':str})# force_ascii,是否...
在pandas用read_csv时,遇到编码错误的, 可带 encoding: str, default None Encoding to use for UTF when reading/writing (ex. ‘utf-8’) 官网的标准编码类型解释,其中GBK GB2312 GB18030 UTF-8是经常遇到的问题, https://docs.python.org/3/library/codecs.html#standard-encodings...
pandas.read_csv 接口用于读取 CSV 格式数据文件,由于它使用非常频繁,功能强大参数众多,所以在这里专门做详细介绍, 我们在使用过程中可以查阅。 读Excel 文件等方法会有很多相同的参数,用法基本一致。 语法 它的语法如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pd.read_csv(filepath_or_buffer: Unio...
在pandas中,常用的载入函数是read_csv。除此之外还有read_excel和read_table,table可以读取txt。若是服务器相关的部署,则还会用到read_sql,直接访问数据库,但它必须配合mysql相关包。read_csv拥有诸多的参数,encoding是最常用的参数之一,它用来读取csv格式的编码。这里使用了gb2312,该编码常见于windows,如果报错,可以...
water-sum.py C:/Users/Administrator/Desktop/water-sum.py (3.8.2)口×File Edit Format Run Options Window Helpimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltdatafrane pd.read_csv(07-16nsbd,csv',encoding='gb2312',header=1)dataframe[平均水资源量’]=dataframe.mean(axis=l)dataframe总量’]=...
pandas.read_csv 接口用于读取 CSV 格式数据文件,由于它使用非常频繁,功能强大参数众多,所以在这里专门做详细介绍, 我们在使用过程中可以查阅。 读Excel 文件等方法会有很多相同的参数,用法基本一致。 语法 它的语法如下: pd.read_csv(filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path, IO[~AnyStr]], ...